用PyTorch实现强化学习之DQN算法

一、强化学习和DQN算法概述

强化学习是一种通过智能体与环境交互来优化决策策略的机器学习方法。它的目标是让智能体在自主学习的过程中不断通过尝试与错误的方式最大化其在环境中的累计回报。

DQN算法是基于Q-learning算法的一种逐步优化的方法。它使用深度神经网络来评估智能体在每个状态下可以获得的最大回报值，并根据回报值来选择最佳行动策略。

二、DQN算法的实现流程

1、环境定义：首先，需要将智能体需要解决的问题转化为一个环境，该环境由状态（state）、行动（action）和回报（reward）等组成。

2、神经网络定义：接着，定义一个神经网络来评估智能体在每种状态下可以获得的最大回报值。网络接受状态作为输入，并输出每个可能行动的概率分布。

3、经验回放机制：为了避免样本之间的相关性，需要使用经验回放机制来让智能体学习之前存储的经验，使其更加充分地利用样本数据。

4、选择行动策略：基于当前状态，DQN算法会尝试使用ε贪心策略来进行行动选择。当ε=1时，采取随机策略，ε=0时为最优策略。 ε-greedy策略是一种基本的探索策略，它基于概率选择随机行动，以鼓励智能体探索新的场景。

5、更新目标Q值：在每次迭代结束的时候，使用Bellman方程来更新目标Q值。它计算出当前状态下最大的期望回报，然后使用该值更新神经网络输出。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
import random
from collections import deque

class DQNNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, state_size, action_size, seed, fc1_units=64, fc2_units=64):
        super(DQNNetwork, self).__init__()
        self.seed = torch.manual_seed(seed)
        self.fc1 = nn.Linear(state_size, fc1_units)
        self.fc2 = nn.Linear(fc1_units, fc2_units)
        self.fc3 = nn.Linear(fc2_units, action_size)

    def forward(self, state):
        x = F.relu(self.fc1(state))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        return self.fc3(x)

class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size, seed, batch_size=64, gamma=0.99, lr=5e-4, tau=1e-3, replay_buffer_size=10000, update_every=4, initial_epsilon=1.0, epsilon_decay_rate=0.995, min_epsilon=0.01):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.seed = random.seed(seed)
        self.batch_size = batch_size 
        self.gamma = gamma
        self.lr = lr
        self.tau = tau
        self.memory = deque(maxlen=replay_buffer_size)
        self.update_every = update_every
        self.t_step = 0
        self.epsilon = initial_epsilon
        self.epsilon_decay_rate = epsilon_decay_rate
        self.min_epsilon = min_epsilon
        self.device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
        self.q_network = DQNNetwork(state_size, action_size, seed).to(self.device)
        self.target_network = DQNNetwork(state_size, action_size, seed).to(self.device)
        self.optimizer = torch.optim.Adam(self.q_network.parameters(), lr=self.lr)

    def step(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))
        self.t_step = (self.t_step + 1) % self.update_every
        if self.t_step == 0 and len(self.memory) > self.batch_size:
            experiences = random.sample(self.memory, k=self.batch_size)
            self.learn(experiences)

    def act(self, state):
        state = torch.from_numpy(state).float().unsqueeze(0).to(self.device)
        self.q_network.eval()
        with torch.no_grad():
            action_values = self.q_network(state)
        self.q_network.train()
        if random.random() > self.epsilon:
            return np.argmax(action_values.cpu().data.numpy())
        else:
            return random.choice(np.arange(self.action_size))

    def learn(self, experiences):
        states, actions, rewards, next_states, dones = zip(*experiences)
        states = torch.from_numpy(np.array(states)).float().to(self.device)
        actions = torch.from_numpy(np.array(actions)).float().unsqueeze(1).to(self.device)
        rewards = torch.from_numpy(np.array(rewards)).float().unsqueeze(1).to(self.device)
        next_states = torch.from_numpy(np.array(next_states)).float().to(self.device)
        dones = torch.from_numpy(np.array(dones, dtype=np.uint8)).float().unsqueeze(1).to(self.device)
        Q_targets_next = self.target_network(next_states).detach().max(1)[0].unsqueeze(1)
        Q_targets = rewards + (self.gamma * Q_targets_next * (1 - dones))
        Q_expected = self.q_network(states).gather(1, actions.long())
        loss = F.smooth_l1_loss(Q_expected, Q_targets)
        self.optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        self.optimizer.step()
        self.soft_update(self.q_network, self.target_network, self.tau)                     

    def soft_update(self, local_model, target_model, tau):
        for target_param, local_param in zip(target_model.parameters(), local_model.parameters()):
            target_param.data.copy_(tau*local_param.data + (1.0-tau)*target_param.data)

    def update_epsilon(self):
        self.epsilon = max(self.min_epsilon, self.epsilon_decay_rate*self.epsilon)

三、DQN算法的应用场景

DQN算法可以应用于各种需要在不同状态下进行决策的问题，例如它可以用于训练游戏智能体，来学习如何在不同情况下选择最佳策略，这些游戏可以是Atari游戏等。

此外，DQN算法还可以应用于自动驾驶领域中，当车辆遭遇不同的行驶情况时，需要智能的做出最佳决策，而DQN算法正可以让车辆在学习的过程中自主来训练最优策略。

总之，DQN算法是一个十分强大的机器学习算法，它可以应用于各种需要在不同状态下进行决策的问题，使得解决这些问题变得更加自主、高效。